1.神奇索引： 在上一个博客中讲到，一些索引的使用方法，但是当遇到一些特殊的需求的时候，就不能实现数据的快速索引和修改了。因此，这里我们引出神奇索引。利用布尔值进行索引。以下是演示的实例。 注意，当我们使用神奇索引来取数据的时候，只能返回一个一维数组。其中满足条件的元素存在在一维数组中。存在降维现象。 2.Numpy的逻辑运算
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2024-03-29 07:40:40
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多项式逻辑回归就是在逻辑回归的基础上将高次项作为特征加进去，以实现高维特征的提取一、模型构建多项式逻辑回归模型是由三个子模型组成：（1）添加多项式特征（2）标准化（3）逻辑回归添加多项式特征将各个特征之间相乘得到新的特征，比如原来的特征是\([x_0,x_1]\)二次多项式特征是\([1,x_0,x_1,x_0^2,x_0x_1,x_1^2]\)三次多项式特征是\([1,x_0,x_1,x_0^2
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2024-01-06 21:39:39
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numpy的广播原则算术运算1.numpy.add
原创
2023-03-07 15:23:20
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逻辑回归损失函数：
原创
2021-08-25 14:20:32
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此文是我的第324篇原创长按二维码两秒，关注公众号1 Numpy更高效使用Python的地方，就能看到Num
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2022-12-19 15:43:50
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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python Numpy random.logistic() 逻辑斯谛分布原文地址：Python Numpy random.logistic() 逻辑斯谛分布...
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2022-06-08 05:18:33
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构造程序逻辑本次是对之前学的语言元素、分支结构、循环结构的一个综合练习。题目如下：寻找水仙花数。说明：水仙花数也被称为超完全数字，它是一个3位数，该数字每个位上数字的立方之和正好等于它本身，例如：$1^3 + 5^3+ 3^3=153$。num=int(input("请输入一个三位数："))
bai=int(num/100)
shi=int((num-bai*100)/10)
ge=num%10
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2023-12-15 20:28:05
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python中的not具体使用及意思name=''while not name:
name=raw_input(u'请输入姓名:')
print namepython中的not具体表示是什么: 在python中not是逻辑判断词，用于布尔型True和False，not True为False，not False为True，以下是几个常用的not的用法：
(1) not与逻辑判断句if连
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2024-05-02 09:59:14
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt w=700 w1=700 n=w1-50 train=np.random.randint(-300,300,(w,4)) train=train.astype(float) train_lable= ...
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2021-08-18 22:22:00
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逻辑回归模型 Logistic Regression文章目录逻辑回归模型 Logistic Regression内容概括LR 模型介绍符号说明Sigm
原创
2022-08-01 10:06:52
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Numpy实现导入相关模块Sklearn相关函数说明load_breast_cancer函数用于加载乳腺癌数据集。该数据集包含了乳腺癌肿瘤的特征（如半径、纹理、周长等）和对应的标签（良性或恶性）。该函数返回一个类似于字典的对象，其中包含了数据的特征（data）和标签（target），以及关于数据集的描述（DESCR）等信息。train_test_split函数用于将数据集分割为训练集和测试集。核心
原创
2024-08-09 23:50:22
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demo展示这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。如何拥有较为平滑的移植体验？保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 搜索关键词）。可选阅读，《动手学深度学习》，掌握解决常见学习问题时，Pytorch 和 TensorFl
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2023-08-27 00:29:52
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前言Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下：Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu
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2024-09-25 12:33:26
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深度学习算法工程师面试，记录一道较为基础的笔试题：输入：目标向量Y(N*1），矩阵X(N*K)；输出：使用随机梯度下降求得的逻辑回归系数W(K+1)。分析：该问题需要先列出逻辑回归的函数解析式，再选择损失函数，最后算出损失函数关于更新参数的导数，即可开始随机梯度下降。作者：Algernon地址：https://www.zhihu.com/people/thisiszhou01逻辑回归解析式其中02
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2021-04-09 15:30:00
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文章目录多维数组和高维点code使用逻辑多维数组和高维点codeimport numpy as npa = np.array([[[1, 2, 3],
原创
2022-06-14 18:12:31
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深度学习算法工程师面试，记录一道较为基础的笔试题：输入：目标向量Y(N*1），矩阵X(N*K)；输出：使用随机梯度下降求得的逻辑回归系数W(K+1)。分析：该问题需要先列出逻辑回归的函数解析式，再选择损失函数，最后算出损失函数关于更新参数的导数，即可开始随机梯度下降。作者：Algernon地址：https://www.zhihu.com/people/thisiszhou01逻辑回归解析式其中02
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2021-04-09 15:21:42
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import numpy as numpya=np.zeros(3)a[0]=0; a[1]=1; a[2]=2if a==[1,2,3]: print "OK"else: print "NOT OK"Traceback (most recent call last): File "", line 1, in if a==[1,2,3]:ValueError: Th
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2021-07-19 11:54:28
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用ndarray进行存储： import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69] ...
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2021-07-28 15:28:00
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## 常规创建方法a = np.array([2,3,4])b = np.array([2.0,3.0,4.0])c = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型print a, a.dtypeprint b, b.dtypeprint c, c.dtypeprint d, d
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2023-02-25 15:13:20
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一 简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也是pandas等其他数据分析的工具的基础，基本所有的数据分析的包都用过它。Numpy为python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本
原创
2021-07-30 13:36:53
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